## ANALISIS PERBANDINGAN VARIASI FILTER PADA DETEKSI TEPI MENGGUNAKAN METODE CANNY TERHADAP CITRA CT-SCAN KANKER PARU-PARU
Yoza Fendriani * , Regita Kharisma, Mardian Peslinof Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi , Universitas Jambi, Jambi ,36361, Indonesia *email: yozafendriani@unja.ac.id

## ABSTRAK
Telah dilakukan penelitian deteksi tepi citra CT-Scan kanker paru-paru metode Canny menggunakan beberapa filter yaitu mean filter, median filter, dan Gaussian filter. Deteksi tepi ini bertujuan untuk mengetahui batasan dari kanker serta mengetahui filter terbaik dalam deteksi tepi metode Canny berdasarkan nilai Mean Square Error (MSE) dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Metode Canny sangat baik dalam deteksi tepi citra karena menghasilkan bentuk tepi citra yang terlihat jelas, namun kualitas citra masih kurang baik karena banyaknya noise . Noise adalah citra atau pixel yang mengganggu kualitas citra maka dilakukan proses smooting dengan menggunakan filter. Terdapat enam citra pasien kanker paru-paru yang diuji dengan tahapan pendeteksian tepi pada metode Canny tanpa filter dan menggunakan filter. Dari hasil penelitian, filter median mendapatkan hasil yang lebih baik dari filter mean dan Gaussian berdasarkan nilai MSE dan PSNR. Nilai MSE dari filter median yaitu 47 dan nilai PSNR terbaik pada filter median yaitu diatas angka 31dB yang merupakan nilai tertinggi disbanding sebelum difilter yang berkisar di nilai 4 dB.
Kata Kunci: Canny; Deteksi Tepi; Gaussian Filter; Mean Filter; Mean Square Error; Median Filter; Peak Signal to Noise Ratio

## ABSTRACT
[Title: Comparative Analysis of Filter Variations In Edge Detection Using The Canny Method On Lung Cancer Ct- Scan Images] A study on edge detection of CT-scan images of lung cancer using the Canny method has been carried out using several filters, namely the mean filter, median filter, and Gaussian filter. This edge detection aims to determine the boundaries of the cancer and determine the best filter in the Canny method edge detection based on the Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) values. The Canny method is very good in image edge detection because it produces clear image edges, but the image quality is still not good because of the amount of noise. Noise is an image or pixel that interferes with image quality, so the smoothing process is carried out using a filter. There are six images of lung cancer patients tested with edge detection stages in the Canny method without filters and using filters. From the research results, the median filter gets better results than the mean and Gaussian filters based on the MSE and PSNR values. The MSE value of the median filter is 47 and the best PSNR value on the median filter is above 31dB which is the highest value compared to before being filtered which is around 4 dB.
Keywords: Canny; Edge Detection; Gaussian Filter; Mean Filter; Mean Square Error; Median Filter; Peak Signal to Noise Ratio

## PENDAHULUAN
Paru-paru  merupakan  organ  yang  sangat penting  bagi  keberlangsungan  hidup  manusia  yan berfungsi  menukar  oksigen  dari  udara  dengan karbondioksida dari darah. Jika kesehatan paru-paru terganggu    maka  fungsi  kesehatan  tubuh  juga  akan ikut  terpengaruh  secara  keseluruhan  (Musa  dan Alang, 2017). Kanker paru-paru merupakan 1 dari 3 penyakit  yang  paling  banyak  diderita  oleh  pria. Penyebab  utama  kanker  paru-paru  adalah  terpapar suatu  zat  yang  bersifat  karsinogenik  yang berkepanjangan.  Lalu  faktor  lainnya  seperti kekebalan  tubuh,  genetik  dan  lainnya  (Aliya  dkk, 2016).  Menurut  data  Kementrian  Kesehatan Indonesia  pada  tahun  2019  sebanyak  19,4%  per 100.000  penduduk  laki-laki  di  indonesia  terkena kanker  paru-paru  dengan  persentase  kematian sebanyak 10,9% per 100.000 penduduk.
Saat  ini  cara  mendeteksi  kanker  paru-paru adalah dengan pemeriksaan klinis oleh dokter dengan melihat  gejala  fisik  pasien  serta  pemeriksaan  secara radiologis dengan menggunakan CT-Scan. Citra yang diperoleh dari hasil CT-Scan lebih susah untuk dibaca karena citra scanning medis berupa citra digital hitam putih  dan  mengalami  penurunan  kualitas  yang disebabkan oleh faktor-faktor dari luar seperti derau dan  peralatan  medis  yang  digunakan.  Dengan demikian diperlukan proses pengolahan citra dengan meningkatkan  kualitas  citra.  Salah  satu  proses  yang bisa  dilakukan  adalah  dengan  deteksi  tepi  citra  agar bagian jaringan kanker lebih jelas dan diketahui letak dan ukurannya sehingga bisa membantu dokter dalam melakukan tindakan kedepannya.
Deteksi tepi ( edge detection ) adalah prosedur yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edges ) yang  membatasi  dua  wilayah  citra  yang  homogen
yang  memiliki  tingkat  kecerahan  yang  berbeda (Krisna  dan  Wirdiani,  2014).  Tujuan  dari  deteksi tepi  adalah  untuk  menandai  bagian  penting  dalam suatu  citra  untuk  memperjelas  citra.  Junior,  A.R, dkk  pada  tahun  2014  melakukan  penelitian pengolahan  citra  radiologi  fraktur  tulang,  dimana menggunakan  metode  Robert,  Canny,  Sobel,  dan Priwitt  dan  hasil  tersebut  menyatakan  bahwa metode Canny menghasilkan bentuk tepi citra yang terlihat  jelas,  tetapi  dengan  kualitas  yang  masih terbilang  buruk.  (Sa’adah,  N  dan  Purqon,  2015). Hasil ini diperkuat oleh penelitian Husni dan Adrial tahun 2022 yang menyatakan hanya metode Canny yang efektif mendeteksi tepi citra CT Simulator pada pasien kanker paru-paru.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, kualitas  citra  yang  dihasilkan  oleh  deteksi  tepi metode  Canny  masih  tidak  terlalu  baik dikarenakan ganguan noise . Noise adalah gangguan pada  citra  atau  pixel  yang  mengganggu  kualitas citra  maka  dilakukan  proses smoothing dengan menggunakan  filter.  Terdapat  3  filter  yang digunakam  yaitu  mean  filter,  median  filter  dan Gaussian  filter.  Mean  filter  adalah  teknik menghilangkan  derau  atau noise dengan menghitung nilai rata-rata dengan cara menjumlah nilai pixel dengan ketenggaannya lalu dibagi untuk mendapatkan nilai rata-rata. Median adalah teknik menghilangkan derau atau noise dengan mengganti nilai  tepi  entri  dengan  nilai  tengah  dari  entri tetangga.  Filter  Gaussian  adalah  salah  satu  filter linear  dengan  nilai  pembobotan  untuk  setiap anggotanya  dipilih  berdasarkan  bentuk  fungsi Gaussian.  Filter  Gaussian  digunakan  untuk menghilangkan noise yang bersifat sebaran normal (Ahmad, 2005). Setiap filter memiliki teknik yang berbeda, serta kelebihan dan kekurangan masing- masing maka peneliti membandingkan ketiga filter tersebut  pada  deteksi  tepi  menggunakan  metode Canny.

## METODE
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data  citra  CT-Scan  kanker  paru-paru  dari  Rumah Sakit  Raden  Mattaher  Jambi.  Perangkat  lunak  yang digunakan yaitu MATLAB R2015a.

## Deteksi Tepi Metode Canny
Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek  dengan  memanfaatkan  perubahan  nilai intensitas yang drastis pada batas dua area (Hidayat, H,  2020).  Langkah  pertama  yang  dilakukan  yaitu dengan  menghitung  gradient  citra  menggunakan algoritma Canny. Selanjutnya dilakukan penghitungan arah tepian, menghubungkan arah tepi,
dan  penghilangan  non-maksimum.  Penghilangan non-maksimum dilakukan disepanjang tepi pada arah tepi  dan  menghilangkan  pixel-pixel  (pixel  diatur menjadi 0) yang tidak dianggap sebagai tepi dengan cara tersebut diperoleh tepi yang tipis. Penghilangan non-maksimum  dilakukan  dengan  mula-mula menyalin isi larik Grad (yang berisi besaran gradien) ke  Non_max.  Selanjutnya,  penghilangan  non- maksimum dilaksanakan dengan memperhatikan dua titik  tetangga  yang  terletak  pada  arah  tepi  (yang tersimpan dalam Theta ). Misalnya, arah tepi adalah 0. Apabila  titik  yang  menjadi  perhatian  mempunyai koordinat (r, c), dua titik tetangga berupa (r, c-1) dan (r, c+1). Apabila gradien titik perhatian lebih besar dari  pada  gradien  kedua  tetangga,  nilainya  akan dipertahankan.  Sebaliknya,  jika  nilai  titik  perhatian lebih kecil daripada nilai salah satu atau kedua gradien tetangga,  nilainya  akan  diabaikan  (diubah  menjadi nol).
Selanjutnya  dilakukan hysteresis  thresholding dengan melibatkan dua ambang T1 (ambang bawah) dan ambang T2 (ambang atas). Nilai yang kurang dari T1 akan diubah menjadi hitam (nilai 0) dan nilai yang lebih  dari  T2  diubah  menjadi  putih  (nilai  255). Sedangkan nilai yang  lebih  dari  atau sama dengan T1 tetapi  kurang  dari  T2  untuk  sementara  nilai  pada posisi seperti itu diberi nilai 128, yang menyatakan nilai abu-abu atau belum jelas, akan dijadikan 0 atau 255.

## Pemfilteran
Pemfilteran  dilakukan  untuk  mempertajam citra  dan  mengurangi  noise  pada  citra.  Pada Penelitian  ini  digunakan  3  filter  yaitu  filter  mean, median,  dan  Gaussian. Yang memiliki fungsi yang sama  namun  cara  kerja  yang  berbeda  dengan kelebihan dan kekurangan masing-masing.

## Mean Filter
Citra yang telah dideteksi tepi kemudian kita lakukan filtering dengan menggunakan metode mean filtering . Mean filter adalah mengganti nilai pixel pada posisi (x,y) dengan nilai rata-rata pixel yang berada tetangga  disekitarnya.  Pixel  yang  akan  diproses dimasukkan  dalam  sebuah  matriks  yang  berdimensi NxN.  Ukuran  N  ini  tergantung  pada  kebutuhan, tetapi  nilai  N  haruslah  ganjil  sehingga  pixel  yang diproses  dapat  diletakkan  tepat  ditengah  matriks. Nilai tengah pixel kita misalkan dengan T. Pixel-pixel disekitar  pixel  T  yang  akan  diproses.  Diambil  nilai pixel kanan dan kiri dari T. Proses pengambilan pixel dimulai dengan mengambil pixel yang akan diproses, disimpan  dalam  nilai  T.  Kemudian  diambil  pixel- pixel sekitarnya sehingga matriks terisi penuh. Proses selanjutnya  dijumlahkan  semua  nilai  yang  terdapat pada  matriks  tersebut.  Hasil  penjumlahan  tersebut
dibagi dengan jumlah titik yang  terdapat pada matriks tersebut. Bilangan pembagi ini dapat diperoleh dari perkalian antara NxN. Hasil pembagian tersebut akan menggantikan  nilai  T.  Nilai  T  yang  baru  akan ditampilkan pada layar monitor untuk menggantikan nilai T yang lama.

## Median Filter
Untuk  median  filtering  ini,  data  yang digunakan untuk menghitung median terdiri dari kumpulan  data  yang  ganjil.  Hal  ini  disebabkan dengan  jumlah  data  yang  ganjil  maka  pixel  yang akan diproses dapat berada ditengah. Pada median filtering  digunakan  matriks  berdimensi  N  x  N. Dari  matriks  tersebut,  kemudian  data  yang  ada diurutkan  dan  dimasukkan  dalam  sebuah  matriks berukuran  1x  (N  x  N).  Hal  ini  berguna  untuk mempermudah menemukan median dari kumpulan    data  yang  telah  urut  tersebut.  Pada dasarnya untuk menangani noise akan melibatkan operasi konvolusi. Opearsi konvolusi sebuah citra f(x,y)    menggunakan    matriks  mask  yang berukuran  square.  Operasi  ini  tentunya melibatkan tetangga dari pixel yang dikenai operasi tersebut.  Jika  sebuah  mask  disimbolkan  dengan h(x,y). Maka hasil konvolusi antara f(x,y) dengan matriks mask h(x,y).
Gaussian Filte r Filter  Gaussian  menempatkan  warna transisi  yang  signifikan  dalam  sebuah  image, kemudian  membuat  warna-warna  pertengahan untuk  menciptakan  efek  lembut  pada  sisi-sisi sebuah image . Gaussian blur adalah salah satu filter blur yang menggunakan rumus matematika untuk menciptakan  efek autofocus untuk  mengurangi detail dan menciptakan efek berkabut.

## Analisis Karakteristik Pendeteksian Tepi
Setelah  proses  pengolahan  citra  selesai dilanjutkan  dengan  analisis  data  sesuai  dengan parameter-parameter  visualisasi  citra  diantaranya MSE dan PSNR sebagai berikut:

## Mean Square Error (MSE)
Mean  square  error (MSE)  merupakan  rata- rata kuadrat nilai kesalahan antara image asli dengan
hasil kompresi. MSE berfungsi untuk mengetahui metode  mana  yang  lebih  baik  untuk  digunakan dalam  peningkatan  kualitas  citra.    Secara matematis ditulis sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = % &' Σ )*+ & Σ ,*+ & [𝑓 𝑥, 𝑦 − 𝑔 𝑥, 𝑦 ] 5 (1)
dimana:
M  dan  N  dimensi  citra  yang  akan  diproses,  f(x,y) adalah  nilai  pixel  citra  asli  pada  koordinat  (x,y), g(x,y)  adalah  nilai  pixel  citra  yang  diolah    pada koordinat  (x,y). Semakin  rendah  nilai  MSE  hasil pengolahan  image  makan  proses  rekonstruksi sangan baik (Munandar dkk, 2012).
Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR)  adalah perbandingan  antara  nilai  maksimum  dari  sinyal yang  diukur  dengan  besarnya  derau  yang berpengaruh pada sinyal tersebut. Semakin rendah nilai  MSE  maka  akan  semakin  baik,  dan  semakin besar nilai PSNR maka semakin baik kualitas citra. PNSR  diukur  dalam  satuan  desibel.  Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 %+ ( ?@ &AB ) (2)
R adalah nilai piksel maksimal yang mungkin dari suatu citra. Jika gambar 8-bit maka nilai R adalah 255 (Ahmed, 2018). Mean square error (MSE) dan peak signal-to-noise ratio (PSNR) adalah parameter yang digunakan untuk mengukur dan membandingkan  dua  buah  citra.  MSE  dan  PSNR dibuat  menggunakan  string  dengan  memasukkan rumus perhitungan dari MSE dan PSNR.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis yang dilakukan dengan membandingkan  citra  hasil  deteksi  tepi  metode Canny  sebelum  di  filter  dengan  citra  deteksi  tepi metode  Canny  dengan  variasi  filter.  Perbandingan yang dilakukan dengan melihat nilai  MSE dan  PSNR yang didapatkan dengan membandingkan nilai selisih pixel  citra.  Berikut  hasil  dari  pengolahan  citra  CT- Scan  kanker  paru-paru  dengan  variasi  filter  mean, median dan Gaussian:
Citra Asli Canny tanpa filter Canny dengan filter Mean Median Gaussian Pasien 1
Pasien 2 Pasien 3 Pasien 4 Pasien 5 Tabel 1 . Nilai MSE dari citra paru-paru Nama Sebelum di filter Sesudah  difilter Canny Mean  Median  Gaussian Pasien  1 28405 64,48 47,41  92,89 Pasien 2 26234 59,15 43,46  87,05 Pasien 3 22435 51,07 37,98  79,53 Pasien 4 24790 56,47 41,47  85,03 Pasien 5 16082 37,86 27,49  68,54 Pasien 6 18161 43,14 31,49  75,00
Pada Tabel 1 diatas dapat dilihat nilai MSE dari citra deteksi tepi metode Canny sebelum dan sesudah difilter menggunakan filter mean, median, dan  Gaussian.  Nilai  MSE  pada  citra  yang  belum difilter terlihat tinggi dimana semakin tinggi nilai MSE maka akan semakin rendah nilai PSNR. Pada tabel  1,  citra  yang  setelah  difilter  memiliki  nilai MSE  yang  lebih  kecil  dibandingkan  sebelum difilter.  Pada  citra  setelah  di  filter  dapat  dilihat nilai  MSE  terendah  terdapat  pada  filter  median yang  memiliki  nilai  hasil  berkisar  di  angka  31 sampai 47 sedangkan tertinggi terdapat pada filter Gaussian yang nilainya berkisar di angka 68 sampai dengan angka 92. Sedangkan untuk mean berada ditengah  antara median dan Gaussian yang berada dangka 37 sampai dengan 64. Dari hasil ini berarti median memiliki kuadrat rata-rata kesalahan paling rendah dibanding filter mean dan Gaussian.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  dari  nilai PSNR  dimana  PSNR  merupakan nilai  yang digunakan  untuk  melihat  kualitas  citra  dari  segi derau atau noise. Kualitas citra dapat dilihat dari nilai PSNR yaitu semakin besar nilai PSNR maka semakin sedikit noise yang terdapat didalam citra. Nilai PSNR yang tinggi belum tentu menentukan citra  hasil  terbaik  menurut  indra  penglihatan manusia.
Tabel 2 . Nilai PSNR dari citra paru-paru
Sebelum di filter Sesudah  difilter Nama Canny (dB) Mean (dB) Median (dB) Gaussian (dB) Pasien  1 3,63 30,07 31,40 28,48 Pasien 2 3,97 30,44 31,78  28,76 Pasien 3 4,65 31,08 32,36  29,15 Pasien 4 4,22 30,64 31,90  28,86 Pasien 5 6,10 32,38 33,77  28,75 Pasien 6 5,57 31,81 33,18  29,14
Dari tabel 2 di atas, dapat dilihat nilai PSNR citra deteksi tepi metode Canny tanpa filter masih terlihat  rendah  dengan  nilai  dibawah  6  dB dibandingkan  citra  setelah  difilter,  yang  artinya deteksi  tepi  Canny  memiliki  banyak  noise  yang terdapat  pada  citra.  Semakin  tinggi  nilai  PSNR maka akan semakin sedikit jumlah derau atau noise pada  citra  tersebut.  Untuk  nilai  PSNR  tertinggi setelah  difilter  terlihat  pada  filter  median  yaitu berada diatas angka 31 dB dan Gaussian memiliki
nilai terendah yaitu diatas 28 dB jika dibandingkan filter  mean    dan  median.  Nilai  dari  filter  mean lebih  tinggi  dari  Gaussian  dan  lebih  rendah  dari median.  Tetapi  kualitas  citra  yang  dihasilkan setelah  difilter  masih  relatif  rendah  dengan  nilai PSNR dibawah 40 dB hal ini dikarenakan deteksi tepi  metode  Canny  terdapat  noise  yang  besar dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Dapat dilihat dari data di atas nilai PSNR dari citra deteksi tepi yang telah difilter jauh lebih baik dari  pada sebelum  difilter.  Setelah  difilter  citra  mengalami pengurangan  jumlah  noise  yang  cukup  banyak terutama  pada  filter  median  dan  mean  yang membuat citra tampak lebih jelas dan tegas karena berkurangnya noise.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  citra  CT-Scan kanker    paru-paru,  deteksi  tepi  dengan  metode Canny  dapat  menghilangkan noise sehingga memperlihatkan batasan kanker paru-paru yang lebih jelas.  Analisis  data  deteksi  tepi  menggunakan  filter menghasilkan  nilai  MSE  terbaik  pada  filter  median yaitu  dibawah  angka  47  yang  berarti  filter  median memiliki  rata-rata  kesalahan  yang  lebih  kecil.  Nilai PSNR yang terbaik terdapat pada filter median yaitu diatas  angka  31dB  yang  merupakan  nilai  tertinggi dibanding sebelum difilter yang berkisar dinilai 4dB . Dari  nilai  MSE  dan  PSNR  didapatkan  perbaikan kualitas  citra  terbaik  dengan  menggunakan  filter median dibandingkan dua filter lainnya dengan kata lain  setelah  difilter  citra  mengalami  pengurangan jumlah noise yang cukup banyak terutama pada filter median.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad ,  U.  (2005).  Pengolahan  Citra  Digital  dan Teknik    Pemogramannya.  Yogyakarta: Graha Ilmu . Ahmed, A. S. 2018, ‘ Comparative Study Among Sobel, Prewitt  and  Canny  Edge  Detection  Operators Used  in  Image  Processing’ ,  Journal  of Theoretical  and  Applied  Information
Technology,  vol.  15,  no.  19,  pp  6517- 6525 .
Aliya,  N.,  Pranggono,  E.  H.,  &  Andriyoko,  B. (2016).  Kanker  paru-paru:  Sebuah  kajian. (Korespondesi, Ed.) 4.
Hidayat,  Ari.  "Perbandingan  Metode  Canny,
Prewitt,  dan  Sobel  Pada  Image  Jenis-Jenis Alga Untuk Mendeteksi Tepi Citra." JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 7.4 (2020): 477-481. Husni,  H.  A.,  &  Adrial,  R.  (2023).  Analisis Perbandingan  Pendeteksian  Tepi  Citra  CT Simulator pada Kanker Paru-Paru Menggunakan  Metode  Robert,  Sobel, Prewitt  dan  Canny.  Jurnal  Fisika Unand, 12(1), 22-28 Junior,  R.  A.,  Nurhasanah,  &  Sanubary,  I.  (2014). Perbandingan Penggunaan Beberapa Metode Deteksi Tepi Pada pengolahan Citra
Radiologi Fraktur Tulang .
Krisna  ,  P.  T.,  &  Wirdiani  ,  N.  A.  (2014). Pengolahan  Citra  Digital  Deteksi  Tepi Untuk  Membandingkan  Metode  Sobel, Robert dan Canny. 2.
Munandar  ,  G.,  Wirawan,  &  Setijadi,  E.  (2012). Analisis  Kualitas  Citra  Pada  Steganografi Untuk Aplikasi e-Goverment.
Musa, O. R., & Alang, A. (2017). Analisis penyakit paru-paru  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbors  pada  rumah  sakit  Aloei Saboe Kota Gorontalo. jurnal ilmiah work is licensed, 9.
Sa'adah, N., & Purqon, A. (2015). Variasi Filter pada Deteksi  Tepi  Metode  Canny  untuk Mendeteksi Kanker Payudara.